Week 5: 기계학습#
5주차 강의에서는 기계학습, 즉 머신러닝의 세계로 여러분을 안내합니다. 이번 주차에서는 머신러닝의 기본 개념부터 실제 알고리즘의 적용까지, 기계학습의 전반적인 내용을 다룰 예정입니다.
머신러닝의 개요
우리는 머신러닝이 무엇인지, 그리고 왜 중요한지에 대해 배웁니다.
데이터 과학과 인공지능에서 머신러닝이 차지하는 역할과 그 의미를 탐구합니다.
머신러닝 학습 방법
머신러닝의 다양한 학습 방법들을 살펴보고, 각각의 특징과 적용 사례를 이해합니다.
지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등 다양한 접근 방식을 비교하고 분석합니다.
머신러닝 모델의 학습과 평가
모델을 어떻게 학습시키고, 그 성능을 어떻게 평가하는지에 대해 배웁니다.
오차 측정, 성능 지표, 최적화 방법 등 모델 평가의 중요한 요소들을 살펴봅니다.
머신러닝 알고리즘 실습
이론적 지식을 바탕으로 실제 머신러닝 알고리즘을 적용해 봅니다.
선형 회귀, 분류, 클러스터링 등 다양한 알고리즘을 실습을 통해 직접 경험합니다.
이번 주차의 강의는 머신러닝의 기본 원리를 이해하고, 실제 데이터에 적용하여 결과를 해석하는 능력을 기르는 데 중점을 둡니다. 머신러닝의 광범위한 분야에 대한 여러분의 첫걸음이 될 것입니다.